【摘 要】
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针对肺结节特征复杂且不明显，难以精确诊断出胸片中是否含有肺结节的问题，提出将深度神经网络应用于肺结节分类识别之中。首先通过将胸片灰度一致化，减少由于不同设备导致胸片亮
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61671008);广西自然科学基金重点项目(No.2015GXNSFDA139003);广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(No.YQ14115)
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针对肺结节特征复杂且不明显，难以精确诊断出胸片中是否含有肺结节的问题，提出将深度神经网络应用于肺结节分类识别之中。首先通过将胸片灰度一致化，减少由于不同设备导致胸片亮度与灰度的差异；其次采用不同的数据扩增方法使得深度卷积神经网络可以充分提取肺结节的特征；最后通过改进的神经网络架构对肺结节进行分类识别。提出的算法有效地避免了在对胸片图像进行分割时造成图像特征部分丢失的现象，同时克服了由于胸片图像的复杂造成的肺结节特征不明显的缺点。最终通过实验研究证明胸片肺结节分类识别的平均准确率达到842％，在医学胸片肺结
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